UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
c. Tabulasi
Proses penempatan data ke dalam bentuk tabel yang telah diberi kode sesuai dengan kebutuhan analisa. Peneliti memasukkan data yang telah dilakukan
proses coding ke dalam program Microsoft Excel dalam bentuk tabel. d.
Cleaning Data yang sudah diinput diperiksa kembali untuk memastikan data bersih
dari kesalahan dan siap untuk dianalisa lebih lanjut.
3.7.5 Analisa Data
Analisa data dilakukan menggunakan program Microsoft Excel 2010 dan program Statistical Package for the Social Science SPSS 16.0. Confidence
Interval CI yang digunakan sebesar 95 dengan nilai α = 0,05. Pengolahan data
yang dilakukan meliputi:
3.7.5.1 Analisa Univariat
Analisa univariat adalah analisa yang digunakan untuk menganalisis setiap variabel yang ada secara deskriptif Notoatmojo, 2002. Data yang telah
dikategorikan ditampilkan sebagai frekuensi kejadian. Adapun pengolahan data dengan menggunakan analisa univariat ialah:
1. Karakteristik pasien
a. Jenis kelamin
b. Usia pasien
c. Tingkat keparahan PGK
d. Penyakit penyerta
2. Penggunaan obat pada pasien PGK
3.7.5.2 Analisa Bivariat
Analisa bivariat adalah analisa yang dilakukan terhadap dua variabel yang diduga berhubunganberkolerasi. Analisa data sampel dilakukan secara
deskriptif statistik, yaitu dengan analisa kai-kuadrat chi-square. Uji kai-kuadrat adalah uji yang digunakan untuk mengetahui adanya hubungan antara dua
variabel yang bersifat kategorik. Cara pengambilan keputusannya adalah dengan
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
melihat nilai probabilitas p pada kolom Asymp Sig. 2-sided dari hasil SPSS Statistic 16.0.
Dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut: H
: tidak ada hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat H
1
: ada hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat
Nilai p pada tingkat kepercayaan 95 adalah sebagai berikut: a.
Probabilitas 0,05 berarti H ditolak. Uji statistik menunjukkan hubungan
bermakna. b.
Probabilitas 0,05 berarti H diterima. Uji statistik menunjukkan tidak ada
hubungan yang bermakna.
Uji kai-kuadrat ini dinyatakan sahih apabila memenuhi persyaratan tidak lebih dari 20 sel mempunyai nilai harapan lebih kecil dari 5 Sabri dan Hastono,
2006. Apabila tidak memenuhi persyaratan tersebut, maka dilakukan uji mutlak Fisher. Analisa koefisien kontingensi digunakan untuk mengetahui kekuatan
hubungan antarvariabel yang bersifat nominal. Adapun pengolahan data yang menggunakan analisa bivariat untuk mengetahui pengaruh jumlah penyakit
penyerta terhadap jumlah DRPs dan pengaruh jumlah penggunaan obat terhadap jumlah DRPs pada pasien rawat inap yang menderita PGK di Rumkital Dr.
Mintohardjo.
50
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisa Univariat
4.1.1 Karakteristik pasien
Data karakteristik pasien penyakit ginjal kronik PGK yang menerima terapi obat dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.1 Karakterisitk Pasien Penyakit Ginjal Kronik di Rumkital Dr.
Mintohardjo, 2014 n=44
Karakteristik Pasien Jumlah
Persentase Berdasarkan jenis kelamin
Laki-laki 25
56,82 Perempuan
19 43,18
Berdasarkan usia pasien
Dewasa 20 – 59 tahun
24 54,55
Lansia 60 tahun
20 45,45
Berdasarkan tingkat keparahan PGK
Stadium 3 5
11,36 Stadium 4
7 15,91
Stadium 5 32
72,73
Berdasarkan jumlah penyakit penyerta
1 – 3 penyakit penyerta
18 40,91
4 – 6 penyakit penyerta
24 54,54
6 penyakit penyerta 2
4,54 Jumlah pasien rawat inap dengan PGK yang memenuhi kriteria inklusi
adalah 44 orang, diantaranya pasien berjenis kelamin laki-laki sebanyak 25 orang 56,82 dan perempuan sebanyak 19 orang 43,18. Hal ini sesuai dengan
Walker, R. dan Edward, C. 2003 yang menyatakan bahwa insiden PGK pada laki-laki 1,5 kali lebih banyak daripada perempuan Aritonga, R. E., 2008.
Penyataan tersebut juga didukung dengan beberapa penelitian lainnya, dimana pasien ginjal kronik dengan jenis kelamin laki-laki lebih banyak daripada
perempuan Faizzah, N., 2012. Begitu juga dengan penelitian yang dilakukan Indriani, L., dkk. 2013, yang menunjukkan dari 40 pasien penderita PGK, jenis
kelamin laki-laki lebih banyak dibandingkan perempuan. Penelitian yang dilakukan di China, menunjukkan jenis kelamin laki-laki lebih banyak dari
perempuan Xue, L., et al., 2014. Hasil penelitian ini juga sejalan dengan hasil
